Enmascaramiento de datos: el escudo para proteger su empresa

El camaleón cambia de color para defenderse. Del mismo modo, los bastones imitan la apariencia de las ramitas para engañar a los depredadores. El enmascaramiento de datos sigue el mismo principio. Exploremos un enfoque metódico que garantice la seguridad y la usabilidad de sus datos.

Según el informe 2022 de IBM sobre el coste de las filtraciones de datos, el gasto medio ocasionado por una filtración de datos asciende a 4,35 millones de dólares. El informe destaca además que el 83% de las empresas encuestadas sufrieron varias violaciones de datos, y solo el 17% declaró que se trataba de su primer incidente. Como los datos sensibles tienen un valor inmenso, se convierten en un objetivo apetecible y requieren una protección eficaz. Entre todos los tipos de datos comprometidos, la información personal identificable (IPI) es la más cara. Para salvaguardar esta información y mantener su confidencialidad, el enmascaramiento de datos se ha convertido en una técnica indispensable.

¿Qué es el enmascaramiento de datos?

La finalidad del enmascaramiento de datos es garantizar la confidencialidad de la información sensible. En la práctica, el enmascaramiento de datos consiste en sustituir los datos auténticos por datos ficticios o modificados, conservando su representación visual y su estructura. Este enfoque se aplica ampliamente en entornos de prueba y desarrollo, así como en situaciones en las que los datos se comparten con entidades externas para evitar su exposición no autorizada. Al emplear el enmascaramiento de datos, se garantiza la seguridad de los mismos al tiempo que se preserva su utilidad e integridad, mitigando así la probabilidad de que se produzcan violaciones que comprometan la confidencialidad.

¿Cuáles son los distintos tipos de enmascaramiento de datos?

Para garantizar un enmascaramiento eficaz de sus datos, el enmascaramiento de datos puede emplear varias técnicas, cada una con sus ventajas únicas, lo que le permite seleccionar el enfoque más adecuado para maximizar la protección de los datos.

Enmascaramiento estático de datos

El enmascaramiento estático de datos es una técnica de enmascaramiento de datos que implica la modificación de datos sensibles dentro de una versión estática de una base de datos. El proceso comienza con una fase de análisis, en la que se extraen datos del entorno de producción para crear la copia estática. Durante la fase de enmascaramiento, los valores reales se sustituyen por otros ficticios, la información se elimina parcialmente o los datos se anonimizan. Estas modificaciones son permanentes, y los datos no pueden restaurarse a su estado original.

Máscara de conservación de formato

Format Preserving Masking (FPM) se diferencia de los métodos de enmascaramiento tradicionales en que preserva la longitud, los tipos de caracteres y la estructura de los datos originales. Utilizando algoritmos criptográficos, los datos sensibles se transforman en una forma irreversible e inidentificable. Los datos enmascarados conservan sus características originales, lo que permite utilizarlos en sistemas y procesos que requieren un formato específico.

Enmascaramiento dinámico de datos

El enmascaramiento dinámico de datos (DDM) aplica técnicas de enmascaramiento variables cada vez que un nuevo usuario intenta acceder a los datos. Cuando un colaborador accede a una base de datos, DDM aplica reglas de enmascaramiento definidas para limitar la visibilidad de los datos sensibles, garantizando que sólo los usuarios autorizados puedan ver los datos reales. El enmascaramiento puede aplicarse modificando dinámicamente los resultados de las consultas, sustituyendo los datos sensibles por valores ficticios o restringiendo el acceso a columnas específicas.

Enmascaramiento de datos sobre la marcha

El enmascaramiento de datos sobre la marcha, también conocido como enmascaramiento en tiempo real, difiere del enmascaramiento estático en que aplica el proceso de enmascaramiento en el momento del acceso a los datos. Este enfoque garantiza una mayor confidencialidad sin necesidad de crear copias adicionales de los datos. Sin embargo, el enmascaramiento en tiempo real puede provocar una sobrecarga de procesamiento, especialmente cuando se trata de grandes volúmenes de datos u operaciones complejas, lo que puede causar retrasos o ralentizaciones en el acceso a los datos.

¿Cuáles son las diferentes técnicas de enmascaramiento de datos?

Sustitución aleatoria

La sustitución aleatoria consiste en sustituir datos sensibles, como nombres, direcciones o números de la seguridad social, por datos generados aleatoriamente. Los nombres reales pueden sustituirse por nombres ficticios, las direcciones por direcciones genéricas y los números de teléfono por números aleatorios.

Barajando

El barajado es una técnica en la que el orden de los datos sensibles se reordena aleatoriamente sin modificaciones significativas. Esto significa que los valores sensibles dentro de una columna o conjunto de columnas se barajan aleatoriamente. El barajado preserva las relaciones entre los datos originales al tiempo que hace prácticamente imposible asociar valores específicos con una entidad concreta.

Cifrado

El cifrado consiste en hacer ilegibles los datos sensibles mediante un algoritmo de cifrado. Los datos se cifran utilizando una clave específica, haciéndolos ininteligibles sin la clave de descifrado correspondiente.

Anonimización

La anonimización es el proceso de eliminar o modificar información que podría conducir a la identificación directa o indirecta de individuos. Esto puede implicar la eliminación de apellidos, nombres, direcciones o cualquier otra información identificativa.

Promedio

La técnica de promediado sustituye un valor sensible por un valor medio agregado o una aproximación del mismo. Por ejemplo, en lugar de ocultar el salario de un individuo, el promediado puede utilizar el salario medio de todos los empleados de la misma categoría laboral. Esto proporciona una aproximación del valor real sin revelar información específica sobre un individuo.

Cambio de fecha

El cambio de fecha consiste en modificar los valores de fecha conservando el año, el mes y el día, pero mezclándolos o sustituyéndolos por fechas no relacionadas. De este modo se garantiza que la información sensible al tiempo no pueda utilizarse para identificar o rastrear acontecimientos o individuos concretos, al tiempo que se mantiene una estructura de fechas coherente.

Conclusión

La principal ventaja del enmascaramiento de datos para las empresas es su capacidad para preservar la riqueza informativa, la integridad y la representatividad de los datos, minimizando al mismo tiempo el riesgo de comprometer información sensible. Con el enmascaramiento de datos, las empresas pueden afrontar con éxito los retos de cumplimiento normativo sin sacrificar su estrategia de datos.

El enmascaramiento de datos permite a las organizaciones establecer entornos seguros de desarrollo y pruebas sin comprometer la confidencialidad de los datos sensibles. Al aplicar el enmascaramiento de datos, los desarrolladores y probadores pueden trabajar con conjuntos de datos realistas evitando la exposición de información confidencial. Esto mejora la eficiencia de los procesos de desarrollo y pruebas, al tiempo que mitiga los riesgos asociados a la utilización de datos sensibles reales.

Acerca de Actian Corporation

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